用Python写了一个合同帐务系统

Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

一、软件系统构成

1.1 功能介绍

本系统是一个针对于中小企业的合同管理与员工出差费用报销管理。其中以项目为主线,针对项目进行出货合同(收款),和进货合同(付款)的记录管理。合同其中还包含资金和发票的计划管理,让管理人员一目标了然。另外,报销管理模块也可以与项目进行挂钩,方便管理人员核算出整体项目的成本与利润。总之这是一个不求功能复杂,界面简洁的公司合同帐务管理软件。

1.2 架构

系统采用BS架构,前后端分离构建,前端WEB服务器(VUECLI架构),后端采用DJANGO;数据库采用MYSQL

1.3 WEB服务器环境

nodeJS --version v14.13.1

npm -version 6.14.8

1.4 API服务器环境

PYTHON:3.7

# pip list
Package             Version
------------------- -------
asgiref             3.2.10
Cython              0.29.21
Django              3.1.2
django-filter       2.4.0
djangorestframework 3.12.1
pip                 20.2.3
PyMySQL             0.10.1
pytz                2020.1
setuptools          50.3.0
sqlparse            0.4.1
wheel               0.35.1

1.5 数据库环境

数据库安装MYSQL 版本 > 5.7

默认以下配置为和API服务器安装在同一

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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